如何使用 plotly express（XYXY 格式数据）在同一图表上绘制多条线？

Posted 2023-02-18

【中文标题】如何使用 plotly express（XYXY 格式数据）在同一图表上绘制多条线？

【英文标题】：How to plot multiple lines on same graph using plotly express (XYXY format data)?

【发布时间】：2021-11-28 05:54:26

【问题描述】：

我有一个 Excel 文件，其中包含 XYXY 格式 Data.png 的多列数据。如何使用 plotly express 在同一个图表上绘制多条线？供您参考，我使用Origin软件实现了这一点。Result.png

评论：（1）不同的线条用不同的颜色 (2)将每列Y的名称设置为每一行的名称 (3) x 和 y 轴都有 Slider Control 来调整数据范围

非常感谢您的帮助！

【参考方案1】：

首先生成与示例数据结构相同的数据框 您的绘图实际上是跨列的多组 X/Y 数组。将所有 X/Y 数组集重组为行，其中包含定义集合（名称）的列 那么这是

Plotly Express

的一个非常简单的基本用例 还在

pandas

中提供了另一种方法，使用 wide_to_long() 为 plotly 构造数据框

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px

# generte smaple data in required structure
ROWS = 20
COLS = 5
df = pd.DataFrame(
    
        f"cn+1": a if c == "X" else np.power(a, np.linspace(3, 8, ROWS))
        for n, a in enumerate(np.sort(np.random.uniform(1, 2, (COLS, ROWS))))
        for c in "XY"
    
)

# generate line chart.  key is restructuring dataframe to be long with a column that defines name/color
px.line(
    pd.concat(
        [
            df.loc[:, [f"cn" for c in "XY"]]
            .pipe(lambda d: d.rename(columns=c: c[0] for c in d.columns))
            .assign(name=chr(ord("A") + n * 2 - 1))
            for n in range(1, (len(df.columns) // 2) + 1)
        ]
    ),
    x="X",
    y="Y",
    color="name",
).update_layout(margin="r":800)

样本数据

X1	Y1	X2	Y2	X3	Y3	X4	Y4	X5	Y5
1.05655	1.17941	1.00106	1.00317	1.08131	1.26432	1.02673	1.08236	1.13674	1.46889
1.12829	1.48273	1.12435	1.4659	1.17564	1.69557	1.05341	1.18507	1.17995	1.71595
1.23403	2.09918	1.1806	1.79582	1.18304	1.8089	1.11287	1.45807	1.20479	1.92892
1.25683	2.37794	1.25303	2.35086	1.25923	2.39525	1.11929	1.53275	1.20527	2.02893
1.26899	2.62586	1.26441	2.58766	1.30377	2.93	1.12895	1.63484	1.31977	3.07846
1.28209	2.92254	1.28889	2.98997	1.34024	3.53909	1.24893	2.60999	1.33975	3.53352
1.35852	4.06724	1.37546	4.30467	1.35213	3.9804	1.27209	3.01014	1.35568	4.02851
1.40013	5.10234	1.45365	6.11857	1.36741	4.55027	1.27662	3.26259	1.35574	4.36531
1.45668	6.82368	1.48403	7.5034	1.43853	6.40061	1.37053	4.99873	1.36458	4.88892
1.53722	10.0571	1.50537	8.98814	1.58023	11.6633	1.39912	6.0676	1.38998	5.85774
1.54932	11.7704	1.5474	11.6885	1.65089	16.8308	1.4697	8.74519	1.44385	7.91331
1.55716	13.6067	1.5512	13.3024	1.70078	22.8881	1.52104	11.8486	1.46135	9.358
1.61261	18.9648	1.62567	19.9306	1.71918	28.1241	1.54101	14.3378	1.50292	12.29
1.65226	25.1355	1.70023	30.207	1.78133	40.7424	1.55464	17.0006	1.61183	21.4393
1.68557	32.7817	1.72353	38.0429	1.78985	48.9649	1.58977	22.1695	1.67353	31.2474
1.80329	60.1153	1.76449	51.6846	1.79787	58.8716	1.61254	27.6471	1.68959	38.2362
1.88719	97.4484	1.88748	97.5572	1.83715	80.2828	1.76924	61.1892	1.78649	65.6223
1.9383	140.635	1.90963	125.812	1.87891	111.451	1.77838	73.8938	1.826	90.0264
1.96985	189.662	1.92214	156.894	1.87996	132.145	1.8462	114.857	1.8351	109.622
1.99305	248.972	1.94302	203.147	1.88243	157.67	1.87284	151.36	1.95582	214.111

情节

wide_to_long()

px.line(
    pd.wide_to_long(df.reset_index(), stubnames=["X", "Y"], i="index", j="name")
    .reset_index()
    .assign(name=lambda d: d["name"].apply(lambda n: chr(ord("A") + n * 2 - 1))),
    x="X",
    y="Y",
    color="name",
).update_layout(margin="r": 800)

【讨论】：

感谢您的宝贵时间和帮助！这让我想起了plotly官方文档中的demo dataset。我的项目中最重要的部分是重建数据框并为每个 XY 列添加一个标签列。